package com.tanhua.dubbo.api;

import com.tanhua.domain.mongo.RecommendUser;
import com.tanhua.domain.vo.PageResult;
import org.apache.dubbo.config.annotation.Service;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;

import java.util.List;

/**
 * @author anshuai
 * @create 2021-01-29 17:38
 */
@Service
public class RecommendUserApiImpl implements RecommendUserApi {

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 查找某个用户缘分值最高的人
     * @param userId 用户id
     * @return 缘分值最高的人
     */
    @Override
    public RecommendUser findMaxScoreUser(Long userId) {

        //创建条件(要查询哪个用户的今日佳人)
        Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(userId);
        //追加条件为按照缘分值降序排列,只要一个用户
        Query query = new Query(criteria)
                .with(Sort.by(Sort.Order.desc("score")))
                .limit(1);
        //查询mongodb库中存储的缘分值最高的用户
        return mongoTemplate.findOne(query,RecommendUser.class);
    }

    /**
     * 查找给某个用户推荐的好友列表
     *
     * @param userId   用户id
     * @param page     页码
     * @param pagesize 查询几条
     * @return 推荐的好友列表 分页信息对象
     */
    @Override
    public PageResult<RecommendUser> recommendUserList(long userId, int page, int pagesize) {
        //where toUserId = 当前用户
        Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(userId);

        //order by score desc， 分页查询
        Query query = new Query(criteria)
                .with(Sort.by(Sort.Order.desc("score")))
                .with(PageRequest.of(page - 1, pagesize));

        //分页查询列表
        List<RecommendUser> userList = mongoTemplate.find(query, RecommendUser.class);
        /*
            因为返回值是PageResult,所以还需要计算查询数量及分了多少页
         */
        //查询数量
        long count = mongoTemplate.count(query, RecommendUser.class);
        //计算分了多少页
        int pages = (int) Math.ceil(count*1.0/pagesize);
        //封装结果
        return new PageResult<>((int) count,pagesize,pages,page,userList);
    }

    /**
     * 查询把targetUserId推荐给userId时的缘分值（推荐得分）
     * @param targetUserId 目标用户id
     * @param userId 用户id
     * @return
     */
    @Override
    public Integer findRecommendScore(Long targetUserId, Long userId) {
        Criteria criteria = Criteria.where("userId").is(targetUserId).and("touserId").is(userId);
        Query query = new Query(criteria);
        RecommendUser recommendUser = mongoTemplate.findOne(query, RecommendUser.class);
        if (recommendUser == null) {
            return 95;
        }
        return recommendUser.getScore().intValue();
    }
}
